课程总览
一、训练营定位与主要目的
二、要解决的核心问题
- 1. 如何在组织内部形成一致的数智化认知与目标边界，减少概念先行与路径混乱
- 2. 如何以数据治理为基础，建立可管理的数据体系，为算法化与智能化提供前置条件
- 3. 如何识别适合优先推进的行动算法化场景，并完成技术选型与架构方案的基本设计
- 4. 如何以风险可控的方式推进数智化项目，建立协同与变革机制，降低推进阻力，提高跨部门协同效率
- 5. 如何在试点验证、产品化与持续优化过程中形成持续演进机制，避免一次性项目与运动式推进
三、核心理念与主线方法
- 1. 以管理层共识形成为起点，明确核心概念、阶段目标、范围边界与评价标准，形成组织内部一致的理解基础
- 2. 将数据治理定位为基础能力，围绕标准、质量、可追溯与安全管控建立制度与机制，为智能化应用提供稳定前置条件
- 3. 以行动算法化作为面向业务的落地目标，识别关键业务行动，评估价值与难度，形成推进优先级，并匹配相应技术路线与架构组合
- 4. 技术选型以任务类型、数据特征与输出要求为依据，优先采用成熟、简洁且风险可控的方案，必要时采用组合架构
- 6. 建立持续演进机制，通过技术跟踪、试点验证与复盘改进的常态化安排，将阶段性成果沉淀为可持续复用的组织能力
四、学习目标与学员收益
- 1. 形成一致的目标边界与评价标准，提升组织讨论与决策效率
- 2. 建立数据治理与行动算法化的主线方法，能够识别高价值场景并形成优先级
- 3. 掌握技术选型与项目推进的关键规则，形成可评审、可执行的推进方式与配套工具
- 1. 组织内部沟通口径更清晰，减少方向分歧导致的反复
- 2. 能够形成场景清单、优先级与方案框架，降低技术错配与试错成本
- 3. 能够建立更规范的推进方式，将试点验证、产品化与复盘改进纳入常态化运行安排
五、适用对象与建议参训角色
六、课程结构与交付方式（4+2，按半天可组合）
- 1. 《AI时代企业数智化转型：认知重构与高管共识工作坊》（1.5天，9小时）
- 2. 《企业数智化数据治理体系：方法论、机制与实施路径》（2天，12小时）
- 3. 《行动算法化落地设计：场景优先级、技术选型与架构方案》（1.5天，9小时）
- 4. 《数智化项目落地推进：组织协同、变革管理、验收标准与投入决策》（2天，12小时）
- 5. 《数智化转型综合实战：方案设计、路演评审与行动计划》（0.5天，3小时）
- 6. 《数智化持续演进机制：技术跟踪、试点验证与复盘改进》（0.5天，3小时）
七、教学形式与组织方式
八、训前准备与输入材料建议
- 1. 转型现状与目标概述（阶段描述、主要痛点、期望目标）
- 2. 核心业务场景与问题清单（建议3–6项，含改进目标或衡量指标的初步想法）
- 3. 数据与系统现状概览（关键数据对象、主要系统与数据流转、典型数据质量问题示例）
- 4. 组织与协同现状信息（推进组织、职责分工、协同难点）
- 5. 投入与收益口径的基本假设（成本/收益测算习惯、决策流程概述）
